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8 systems · 2 live
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소개 · AI 에이전트 엔지니어링
AI를 실제로 일하게 만듭니다
에이전트·자동화·AI 서비스를 설계하고, 만들고, 배포 후에도 운영합니다. 모델을 부르는 것보다 그 주변, 맥락과 검증 게이트와 도구 연결을 짜는 일이 본질이라 생각합니다.
지금: 8 systems · 2 live · 케이스 스터디 13편 공개
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게이트를 통과하지 못하면 배포되지 않습니다
기획·개발·검증을 AI 에이전트가 맡아 돌립니다. Obsidian LLM 위키로 맥락을 쌓고, 에이전트가 작업을 주도하고, 빌드·타입체크·브랜치 보호의 게이트를 스스로 통과해야 배포됩니다. 다만 마지막 검증은 사람이 직접 합니다 — 자동으로 만든 것을 그대로 내보내지 않습니다. 과정은 케이스 스터디로 전부 공개돼 있습니다.
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만들어봐야 아는 것들
새 기술은 클라이언트의 프로젝트가 아니라 여기서 먼저 시험합니다. 이 허브의 시스템들은 그렇게 시작됐습니다 — 성공한 실험은 시스템이 되었고, 실패한 실험은 케이스 스터디로 남았습니다.
둘 다 지우지 않습니다. 다음 판단이 더 정확해지기 때문입니다. 검증을 통과한 것만 일에 씁니다.
랩 이름이 undefined인 이유도 여기에 있습니다 — 아직, 무엇이든 될 수 있다는 뜻입니다.
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SYSTEMS · CONTENT · AUTOMATION — 설계부터 배포·운영까지, 직접 만든 AI 시스템
— 설계부터 배포·운영까지, 직접 만든 AI 시스템
반복은 시스템이,판단은 사람이.한 사람의 하루부터, 회사 전체까지.
automation /
AI 자동화 · AX 구축
n8n · make · Google Apps Script로 회사 업무에 맞춘 자동화 설계.팀 전체가 함께 쓰는 API 기반 사내 AI 도구.이상은 시스템이 먼저 알아차리고, 알립니다.
content /
AI 콘텐츠 프로덕션
product /
풀스택 서비스 구축
기획 – 개발 – 배포 – 운영, 전 구간 직접.검증 게이트를 통과한 것만 배포됩니다.
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